69% обходящих песочницы вредоносов используются для шпионажа

69% обходящих песочницы вредоносов используются для шпионажа

69% обходящих песочницы вредоносов используются для шпионажа

Специалисты в области кибербезопасности проанализировали вредоносные программы, использующие в атаках инструменты для обхода песочниц. В результате эксперты пришли к интересным выводам: большинство таких программ используется для шпионажа и кражи конфиденциальной информации.

По данным исследователей из Positive Technologies, киберпреступники чаще стали обходить песочницы из-за интереса к атакам на предприятия, у которых можно выкрасть коммерческую тайну.

69% от общего числа проанализированных вредоносов, использующих методы обхода песочницы, оказались заточенными под шпионаж программами. 31% изученных зловредов при этом должны были принести киберпреступникам финансовую выгоду.

В общей сложности специалисты Positive Technologies наблюдали за поведением 36 семейств вредоносных программ, фигурировавших в кибератаках за последние десять лет. За распространением этих вредоносов были замечены 23 кибергруппировки.

Разбив все анализируемые программы на пять категорий, эксперты пришли к выводу, что 56% вредоносов, использующих техники обхода песочниц, использовались в программах, обеспечивающих операторам удалённый доступ к компьютеру жертвы.

Так называемые даунлоадеры (загрузчики) составили 14% из этого списка. Шифровальщики — 11%, столько же — банковские трояны, а шпионский софт — 8%.

Что касается киберпреступных группировок, распространяющих подобные программы, то 25% таких групп были активны последние два года, что может говорить о переносе фокуса на шпионские вредоносы, ворующие коммерческую тайну.

Специалист компании Group-IB Станислав Фесенко, чьи слова передают «Известия», уточнил, что такие кибератаки проводят в основном с целью промышленного шпионажа и перепродажи доступа к инфраструктуре.

ИИ написал эмулятор NES: Donkey Kong запустили прямо в браузере

Разработчик-энтузиаст Родриго Делдука решил проверить, на что на самом деле способен ИИ в «настоящем» программировании — и добился неожиданного результата. Он сумел заставить Claude сгенерировать рабочий эмулятор NES, пусть и с оговорками. Причём не просто абстрактный код, а вполне функциональный проект, на котором можно запустить, например, Donkey Kong прямо в браузере.

Эмулятор был создан в виде набора Lua-скриптов, которые работают поверх собственного 2D-движка Делдуки — Carimbo.

ИИ сгенерировал отдельные модули для процессора NES, графического чипа (PPU), ввода, шины данных и других компонентов. Всё это действительно «оживает» и взаимодействует между собой так, как должен работать настоящий эмулятор.

NES — одна из самых популярных платформ для эмуляции — консоль старая, картриджная и относительно простая по архитектуре, поэтому её часто используют как учебный пример или тестовую площадку для новых технологий. Но даже на этом фоне задача написать эмулятор — это уже не «крестики-нолики» и не Minesweeper. Тут важны точный тайминг, синхронизация компонентов и корректная эмуляция железа.

 

Исходники проекта Делдука выложил на GitHub, и по ним хорошо видно, насколько всё это сложно даже в минимальной реализации. Названия файлов говорят сами за себя: CPU, PPU, Input, Bus — каждый элемент NES вынесен в отдельный скрипт, и все они должны работать как единый механизм.

Важную роль здесь играет Lua — лёгкий, быстрый и встраиваемый язык с открытой лицензией MIT, который Claude умеет генерировать без особых проблем. А движок Carimbo, написанный на C++23 и использующий SDL, изначально поддерживает Lua-скрипты и умеет работать не только на десктопе, но и на мобильных платформах и в браузере через WebAssembly.

Правда, без ложки дёгтя не обошлось. По словам самого автора и отзывам пользователей, эмулятор получился медленным. В комментариях кто-то иронично заметил, что «цена ИИ-кода» — это падение производительности в 40 раз по сравнению с другими браузерными NES-эмуляторами, да ещё и без звука. Для контраста Делдука вспоминает, как в конце 1990-х играл в NESticle на Pentium 120 — и всё летало.

Тем не менее сам факт остаётся впечатляющим: ИИ смог собрать сложную систему, а не просто игрушечный пример. Да, это не замена ручной разработке и не промышленное качество, но как эксперимент — результат более чем показательный.

Протестировать всё это добро можно здесь, поиграв в Donkey Kong.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru